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RNN（循环神经网络）基本原理和基础调用
通过人名分类任务，将RNN的整个流程串联起来
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和翻译人类语言。自然语言处理涉及到语音识别、语义分析、语料库构建、文本摘要、机器翻译等多个领域。在过去的几年里，随着深度学习技术的发展，自然语言处理领域的研究取得了显著的进展。本文将从线性模..
最后，我们使用保存的模型来为测试集生成交易信号，其中保存的模型的输入长度为10，即使用10天的历史价格来预测下一天的价格。在这个示例中，我们只使用了一个模型来预测所有的交易信号。实际上，在实际交易中，可能需要使用多个模型来处理不同的市场情况，或使用模型集成技术来获得更精确的预测结果。在这里，我们使用MSE损失函数来计算预测值与目标值之间的差异，并使用Adam优化器来更新模型的权重。如何使用PyTo
菜鸡一枚，仅学习记录
数据导入及处理部分：在 PyTorch 中，我们通常先将 NumPy 数组转换为 torch.Tensor，再封装到 TensorDataset 或自定义的 Dataset 里，然后用 DataLoader 按批次加载。模型构建部分：RNN设置超参数：在这之前需要定义损失函数，学习率（动态学习率），以及根据学习率定义优化器（例如SGD随机梯度下降），用来在训练中更新参数，最小化损失函数。定义训练函
循环神经网络——注意力机制课件心理学注意力机制注意力机制是显式地考虑随意线索非参注意力池化层Nadaraya-Watson 核回归：总结教材（注意力提示）1 生物学中的注意力提示2 查询、键和值3 注意力的可视化4 小结教材（注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归）1 生成数据集2 平均汇聚3 非参数注意力汇聚4 带参数注意力汇聚4.1 批量矩阵乘法4.2 定义模型4.3 训练5 小结
RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一
路透社数据集，新闻主题分类，循环神经网络，LSTM,MLP,GRU
和LSTM一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。损失函数是各输出的损失加和；其中超参数是filter size=f和stride=s是自己设置的，这层没有要学习的参数。与LSTM相比，GRU内部少了一个”门“，参数比LSTM少，却能达到与LSTM相当的功能，我们常常觉得GRU更加”实用“！（3）filter的长度一般取3，一般会取基数，使得除法可以整除。记忆门🚪：要保留/
深度学习（PyTorch）——循环神经网络（RNN）进阶篇
循环神经网络，RNN,LSTM,GRU，股价预测，
当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。
循环神经网络RNN的分类
自然语言处理入门使用RNN模型构建人名分类器以一个人名为输入，使用模型帮助判断最有可能是来自哪一个国家的人名，在某些国际化公司的业务中具有重要意义，例如在用户注册过程中，会根据用户填写的名字直接分配可能的国家或地区，并限制其手机号码位数等。整个案例实现可以分为五个步骤：导入工具包对data文件中的数据进行处理，满足训练需求构建RNN模型（包括传统RNN，LSTM及GRU）构建训练函数并进行训练构建
RNN通俗的介绍
人工智能原理入门的最后一篇内容，主要实现了基于循环神经网络的语言处理过程，初步介绍了经典RNN网络结构以及LSTM网络结构
通过这个完整的 RNN Demo，我们展示了如何生成时间序列数据、构建和训练 RNN 模型以及进行预测。该示例可以扩展到更复杂的应用，如自然语言处理和其他时间序列任务。RNN 在处理序列数据时表现出色，尽管存在一些局限性，但通过使用 LSTM 或 GRU 等变种可以克服许多挑战。
另外，seq2seq中decoder，attention的更新机制没有说清楚（其实就是梯度下降更新权重即可），若使用attention机制，则h0'没有说清楚（需要看下源码部分）（1）对于这里面RNN的表示中，使用了输入x和h的拼接描述，其他公式中也是如此。注意：这里补充了对于RNN，UVW三个矩阵的使用细节，很多喜欢使用下面这张图。（2）各符号图含义如下。
在RNN中，独热编码通常用于处理输入数据中的离散特征，如单词、字符或其他类别标签。这样，每个时间步的输入都是一个独热编码的向量，它表示当前单词或字符的类别。独热编码是一种表示方法，其中每个类别都有一个唯一的二进制向量，该向量的长度等于类别的总数。例如，如果我们有一个三个类别的分类问题，那么每个类别的标签都可以用一个三维的独热编码向量表示。对于序列中的每个时间步长，RNN接收两个输入：当前时间步的输
深度学习：循环神经网络—RNN的原理
第一步：文本预处理一般的文本的常见预处理包括四个步骤：将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元（如单词和字符）。建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。1.读取数据集进行忽略标点符号，和大写处理。with open(d2l.download('time_machine'), 'r') as f:lines = f.readlines()return
本周在上周simple RNN的基础上学习了RNN based on LSTM。首先，学习了LSTM的结构，了解了LSTM如何运作以及LSTM与传统网络的关系。随后基于训练的效果讨论了如何改进simple RNN并给出了多个方案。之后介绍了RNN based on LSTM在各个领域的应用。最后讨论了RNN与之前学到的各种结构化预测方法，总结了各自的优势，并在文末给出了二者相结合的可能性。本周第一
本篇介绍了：1. 传统神经网络的每个输入层之间是没有建立关系的，无法训练出具有顺序的数据。2. RNN的基本结构，保留之前输入的信息并继续作为后续输入的一部分进行计算。3. 重要特点：RNN看起来像是一个多层的前馈神经网络，但每一层的权重是共享的，每层的U、W、b是一样的。4. 局限：梯度会随着时间的推移不断下降减少，而当梯度值变得非常小时，就不会继续学习。
我们在本节中会训练一个基于循环神经网络的字符级语言模型，根据用户提供的文本的前缀生成后续文本。一个简单的循环神经网络语言模型包括输入编码、循环神经网络模型和输出生成。循环神经网络模型在训练以前需要初始化状态，不过随机抽样和顺序划分使用初始化方法不同。当使用顺序划分时，我们需要分离梯度以减少计算量。在进行任何预测之前，模型通过预热期进行自我更新（例如，获得比初始值更好的隐状态）。梯度裁剪可以防止梯度
深度学习
本章将从零开始，基于循环神经网络实现语言模型（不是单词级）首先我们把中的train_iter中的每个数字都表示在vocab中的索引，将这些索引直接输入神经网络可能会使学习变得困难，我们通常将每个词元表示为更具表现力的特征向量，即。
最后我们设计一个预测函数，实现开头描述的效果，输入一句评价，获得评价的情感分类。将输入句子进行分词；使用词表获取对应的index id序列；index id序列转为Tensor；送入模型获得预测结果；打印输出预测结果。最后我们预测开头的样例，可以看到模型可以很好地将评价语句的情感进行分类。
这部分一直在报错，设备显示冲突。
深度学习100例 —— 循环神经网络(RNN)实现股票预测
Recurrent Neural Network(Ⅱ)上一篇文章介绍了RNN的基本架构，像这么复杂的结构，我们该如何训练呢？Learning TargetLoss Function依旧是Slot Filling的例子，我们需要把model的输出yiy^iyi与映射到slot的reference vector求交叉熵，比如“Taipei”对应到的是“dest”这个slot，则reference ve
seq2seq的训练代码：pytorch中训练代码一般都相同类似。
前馈神经网络存在以下缺点：连接在层与层之间，每层节点间无连接。输入和输出的维数固定，不能任意改变。无法处理时序数据。每次输入都是独立的，只依赖于当前的输入因此提出循环神经网络。序列强调数据的时间步或逻辑顺序，具有内在依赖性。序列到序列模型通过编码器解码器结构，学习输入序列到输出序列的映射关系给网络增加记忆能力的三种方法：延时神经网络、有外部输入的非线性自回归模型、循环神经网络。
机器翻译——Sequence to Sequence模型介绍，详细讲解Seq2Seq模型底层逻辑，以及实现过程
RWKV：基于RNN的LLM基于Transformer的LLM已经取得了巨大的成功，但是其在显存消耗和计算复杂度上都很高。RWKV是一个基于RNN的LLM，其能够像Transformer那样高效的并行训练，也能够像RNN那样高效的推理。
文章目录一、案例介绍二、代码实现1.数据预处理2.编码器3.解码器4.基于注意力机制的解码器5.训练函数6.画图和评估函数总结一、案例介绍今天要实现的一个案例是用RNN和注意力机制实现seq2seq的一个英译法的任务，将通过encoder和decoder对语言进行编码和解码。所使用的数据就是一句英文对应一句法文（像下面的图片这样），总共有135842条数据，被保存在一个txt文件中。二、代码实现1
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类神经网络架构，专门用于处理序列数据，能够捕捉时间序列或有序数据的动态信息，能够处理序列数据，如文本、时间序列或音频。RNN 在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等任务中有着广泛的应用。RNN 的关键特性是其能够保持隐状态（hidden state），使得网络能够记住先前时间步的信息，这对于处理序列数据至关
rnn
——rnn
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